colnames(data)
## [1] "¿Para qué tipo de empresa trabaja?"
## [2] "La empresa para la que usted trabaja se dedica principalmente a"
## [3] "¿Cuantos años de fundada tiene la empresa para la que trabaja?"
## [4] "¿Cuál es su título en la empresa?"
## [5] "¿Se considera usted fundador en la empresa?"
## [6] "¿Qué porcentaje de su tiempo laboral se ocupa en tareas relacionadas a desarrollo de software?"
## [7] "¿Qué porcentaje de su tiempo laboral se ocupa en gerencia de proyectos?"
## [8] "¿Qué porcentaje de su tiempo laboral se ocupa en liderazgo técnico?"
## [9] "¿Qué porcentaje de su tiempo laboral se ocupa en gerencia de ingeniería?"
## [10] "¿Cuánto tiempo lleva en su cargo actual (incluyendo freelance)?"
## [11] "¿Cuántos años de experiencia en desarrollo de software profesional tiene?"
## [12] "¿En cuál de los siguientes lenguajes de programación ocupa la mayoría de su tiempo laboral?"
## [13] "¿En qué otros lenguajes de programación ocupa su tiempo laboral?"
## [14] "Tipo de relación laboral"
## [15] "Su modo de trabajo es: (ignorando el cambio por covid-19)"
## [16] "Usted prefiere:"
## [17] "¿Tiene titulo universitario o técnico?"
## [18] "¿Estudió alguna carrera de PRE-grado relacionada a ingeniería de sistemas?"
## [19] "¿Estudió alguna carrera de POSTgrado relacionada a ingeniería de sistemas?"
## [20] "¿Tomó clases de programación o algorítmia en la universidad?"
## [21] "¿Cuál es su máximo titulo alcanzado (graduado)?"
## [22] "¿Ha estudiado en algún bootcamp de programación?"
## [23] "¿Si ha estudiado en un bootcamp de programación, en cuál? (ingrese el url del bootcamp)"
## [24] "¿Cuál es su nivel de inglés para realizar conversaciones técnicas sobre software?"
## [25] "¿A usted le pagan en pesos colombianos (COP) o dólares (USD)?"
## [26] "¿Usando la moneda de la respuesta anterior, cuánto es su remuneración ANUAL base? eg 36,000,000 si es pesos o 3,600 si es dólares"
## [27] "¿Cuánto es su remuneración ANUAL adicional (usando la moneda que respondio anteriormente)?"
## [28] "¿Cuánto era la remuneración base ANUAL de su trabajo/rol anterior?"
## [29] "¿Quién paga su seguro de salud?"
## [30] "¿Quién paga sus pensiones y cesantias?"
## [31] "¿Tiene acciones (opciones/stock options/rsus) o dividendos de su empresa como parte de su compensación?"
## [32] "¿Si tiene acciones, cuántas tiene en total?"
## [33] "¿Si tiene acciones, cuál es el precio de emisión por acción en USD? (use $3,750 como tasa de cambio si es necesario)"
## [34] "¿Trabaja usted en proyectos freelance a pesar de tener trabajo tiempo completo?"
## [35] "¿Cuanto fue el total de sus ingresos adicionales de proyectos freelance el año pasado?"
## [36] "¿Siente que su salario es justo?"
## [37] "¿En qué sitio web busca oportunidades laborales principalmente?"
## [38] "¿En que ciudad de Colombia vive?"
## [39] "¿Cuál es su país de procedencia?"
## [40] "¿En qué año nació?"
## [41] "¿Cuantos hijos tiene?"
## [42] "¿Con cual pronombre prefiere que se refieran a usted?"
## [43] "¿Se considera usted parte de una minoría racial o étnica?"
## [44] "¿Cuantas horas trabaja por semana?"
poblacion <-nrow(data)
# dolares
data %>% group_by(`¿A usted le pagan en pesos colombianos (COP) o dólares (USD)?`) %>% summarise(n = n()) %>% mutate(freq = n / sum(n))
## # A tibble: 2 x 3
## `¿A usted le pagan en pesos colombianos (COP) o dólares (USD… n freq
## <chr> <int> <dbl>
## 1 dólares 223 0.131
## 2 pesos 1480 0.869
Poblacion: 1703 (1703). (como referencia en 2016 tuvimos un alcance de 1298 personas ) Periodo: Todo: entre Junio 30 2020 y Julio 20 2020 Preguntas: Todo:
2020: Aproximadamente 13% de la poblacion recibe pagos en USD
2020: 97% no se considera parte de una minoria. 1.94% se considera afrodescendiente. (resto ver tabla abajo)
Nota: haciendo un análisis vía excel (filtrando las filas por ¿Con cual pronombre prefiere que se refieran a usted? ) para ella, dan 174 mujeres de esas, solo una completó con mujer - latina en la pregunta de ¿Se considera usted parte de una minoría racial o étnica? (osea que las 173 personas que respondieron “ella” no se consideran parte de LGBT)
minorias <- data %>% group_by(`¿Se considera usted parte de una minoría racial o étnica?`) %>% summarise(n = n()) %>% mutate(freq = (n / sum(n))* 100) %>% arrange(freq)
minorias
## # A tibble: 14 x 3
## `¿Se considera usted parte de una minoría racial o étnica… n freq
## <chr> <int> <dbl>
## 1 Desplazada 1 0.0587
## 2 Emigrante 1 0.0587
## 3 hispano 1 0.0587
## 4 Latina, mujer 1 0.0587
## 5 Latino 1 0.0587
## 6 Latinx 1 0.0587
## 7 LGTB 1 0.0587
## 8 Mestizo 1 0.0587
## 9 Negro 1 0.0587
## 10 Rom 1 0.0587
## 11 Venezolano 1 0.0587
## 12 Indígena 7 0.411
## 13 Afrocolombiano o Afrodescendiente 33 1.94
## 14 no 1652 97.0
## Warning: Removed 4 rows containing missing values (geom_bar).
## # A tibble: 2 x 3
## anio promedio sd
## <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 2016 3337736. 2943530.
## 2 2020 4385871. 3636572.
2020:
2016:
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## `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula 'y ~ x'
En 2020
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seria bueno comparar que porcentaje son avanzado /intermedio y basico con respecto a 2016
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